Python是如何進行內存管理的？
對象的引用計數機制,垃圾回收機制,內存池機制
一、對象的引用計數機制
Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。引用計數增加的情況：
1. 一個對象分配一個新名稱
2. 將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）引用計數減少的情況：
(1)使用del語句對對象別名顯示的銷燬(2)引用超出作用域或被重新賦值
sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字符串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
二、垃圾回收機制
- 當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
- 當兩個對象a和b相互引用時，
del語句可以減少a和b的引用計數，並銷燬用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷燬。（從而導致內存泄露）。
爲解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
三、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
1. Pymalloc 機制。爲了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
2. Python中所有小於256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。
3. 對於Python對象，如整數，浮點數和列表，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。